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第1章　多元描述统计分析1

1.1　多元描述统计量1

1.1.1 数据的组织1

1.1.2 描述统计量3

1.2　多元数据的图形表示4

1.2.1 散点图5

1.2.2 箱线图6

1.2.3 条形图8

1.3　描述统计分析的SPSS应用9

1.3.1　描述统计量9

1.3.2 图形表示12

小结14

本章主要术语14

思考与练习14

第2章　均值的比较检验16

2.1　均值比较检验的基本原理16

2.1.1 均值检验问题的提出16

2.1.2　均值检验的基本原理17

2.2　单一样本均值的检验19

2.3　独立样本均值的检验21

2.4　配对样本均值的检验24

2.5　均值比较检验的SPSS应用25

2.5.1 单一样本均值的检验25

2.5.2　独立样本均值的检验26

2.5.3　配对样本均值的检验28

小结29

本章主要术语29

思考与练习29

第3章　方差分析31

3.1　方差分析的基本原理31

3.2　单因子方差分析33

3.3　多因子方差分析38

3.3.1 无交互作用情况40

3.3.2 有交互作用情况45

3.4　协方差分析49

3.5　方差分析的SPSS应用51

3.5.1 单因子方差分析51

3.5.2 多因子方差分析51

3.5.3　协方差分析54

小结55

本章主要术语56

思考与练习56

第4章　正交试验设计57

4.1　正交试验设计的基本方法57

4.2　无交互作用的试验设计与数据分析59

4.3　有交互作用的试验设计与数据分析64

4.4　重复试验与重复取样70

4.4.1　重复试验71

4.4.2 重复取样75

4.5　正交试验设计的SPSS应用77

小结79

本章主要术语79

思考与练习79

第5章　相关分析80

5.1 引言80

5.2　简单相关分析81

5.2.1　Pearson相关系数81

5.2.2　Spearman等级相关系数82

5.2.3　Kendall's tau-b相关系数83

5.2.4　简单相关分析的SPSS应用83

5.3　偏相关分析86

5.3.1 偏相关分析的思想86

5.3.2 偏相关系数86

5.3.3 偏相关分析的SPSS应用87

5.4　距离相关分析88

5.4.1 距离相关分析的思想88

5.4.2　偏相关分析的SPSS应用89

小结92

本章主要术语92

思考与练习92

第6章　回归分析93

6.1　一元线性回归分析93

6.1.1 数学模型94

6.1.2 参数的最小二乘估计95

6.1.3 最小二乘估计的性质97

6.1.4 回归方程的显著性98

6.1.5 预测99

6.1.6 控制101

6.1.7 一元线性回归的SPSS应用101

6.2　多元线性回归分析106

6.2.1 数学模型106

6.2.2　参数的最小二乘估计107

6.2.3　最小二乘估计的性质108

6.2.4 回归方程的显著性108

6.2.5 回归系数的显著性109

6.2.6 预测110

6.2.7 多元线性回归的SPSS应用110

6.3　逐步回归分析115

6.3.1　“最优”回归方程的选择115

6.3.2 逐步回归计算步骤115

6.3.3 逐步回归的SPSS应用118

6.4　含定性自变量的回归分析122

6.4.1 两分定性变量的回归122

6.4.2 多分定性变量的回归124

6.5　违背基本假设的回归分析126

6.5.1 异方差性127

6.5.2 自相关性130

6.5.3 多重共线性135

小结139

本章主要术语139

思考与练习139

第7章　聚类分析141

7.1　聚类分析的概念及分类141

7.2　相似性的度量142

7.2.1 距离142

7.2.2 相似系数144

7.3　系统聚类法144

7.4　动态聚类法153

7.4.1 动态聚类的思想153

7.4.2　选择凝聚点和确定初始分类153

7.4.3 衡量聚类结果的合理性指标和算法终止的标准155

7.4.4 动态聚类与系统聚类的比较155

7.5　有序聚类法155

7.6　聚类分析的SPSS应用160

7.6.1 Hierarchical Cluster系统聚类分析160

7.6.2 Means Cluster K-均值聚类分析165

小结169

本章主要术语170

思考与练习170

第8章　判别分析171

8.1 引言171

8.2　距离判别法172

8.2.1 两个总体的情形172

8.2.2 多总体情况173

8.3　Fisher判别法173

8.3.1 两总体Fisher判别法174

8.3.2 多总体Fisher判别法175

8.4　Bayes判别法177

8.5　逐步判别法180

8.6　判别分析的SPSS应用181

小结185

本章主要术语186

思考与练习186

第9章　主成分分析187

9.1 引言187

9.2　主成分分析的数学模型及其几何意义188

9.2.1 数学模型188

9.2.2 几何意义189

9.3　主成分的推导及其性质190

9.3.1 总体主成分190

9.3.2　样本主成分192

9.4　主成分分析的基本步骤与SPSS应用193

9.4.1 主成分分析的基本步骤193

9.4.2　SPSS操作过程及结果解释194

9.5　主成分分析的进一步应用200

9.5.1　综合评价201

9.5.2　相关分析与回归分析203

小结205

本章主要术语205

思考与练习205

第10章　因子分析206

10.1　引言206

10.2　因子分析的一般模型207

10.2.1 因子分析的数学模型207

10.2.2 因子分析模型与回归模型的比较208

10.2.3 因子分析模型的性质208

10.2.4 因子分析的几个重要概念209

10.3　因子载荷矩阵的估计210

10.4　因子旋转212

10.4.1 方差最大正交旋转（Varimax）213

10.4.2 四次方最大旋转（Quartimax）214

10.4.3 等量最大法旋转（Equamax）215

10.4.4　斜交旋转215

10.4.5　旋转方法的选择215

10.5　因子得分的估计215

10.5.1 因子得分的含义215

10.5.2 因子得分估计的方法——回归法216

10.6　因子分析的基本步骤与SPSS应用217

10.6.1 因子分析的基本步骤217

10.6.2　SPSS操作过程及结果解释218

小结226

本章主要术语226

思考与练习226

第11章　对应分析227

11.1　引言227

11.2　对应分析的原理与方法229

11.2.1 对应分析的原理229

11.2.2 R型因子分析和Q型因子分析的对应关系232

11.3　对应分析的SPSS应用234

11.3.1 对应分析中重要概念的解释234

11.3.2　对应分析的SPSS应用234

小结240

本章主要术语241

思考与练习241

第12章　典型相关分析242

12.1 引言242

12.2　典型相关分析的基本理论与方法243

12.2.1 典型相关分析的原理243

12.2.2 总体典型相关244

12.2.3　样本典型相关247

12.2.4 典型相关系数的显著性检验248

12.2.5 典型相关分析的其他测量指标249

12.3　典型相关分析的基本步骤250

12.4　典型相关分析的SPSS应用251

小结257

本章主要术语257

思考与练习257

第13章　定性数据的统计分析258

13.1　引言258

13.2　列联表分析259

13.2.1 列联表的概念及形式259

13.2.2 列联表的独立性检验260

13.2.3　SPSS应用261

13.3　对数线性模型264

13.3.1 对数线性模型的理论和方法264

13.3.2 对数线性模型的SPSS应用265

13.4　Logistic回归269

13.4.1　Logistic变换269

13.4.2 Logistic回归模型及其估计270

13.4.3 Logistic回归模型的检验271

13.4.4 Logistic回归的SPSS应用273

13.5　Probit回归276

13.5.1　Probit回归模型276

13.5.2 Probit回归的SPSS应用277

小结280

本章主要术语280

思考与练习280

附录1 常用概率分布表281

附录2　常用正交表293

参考文献300